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自行车爱好者用地图和数据研究最佳骑行路线

2014-12-15 10:41:17来源:网络 编辑:ToMe浏览:

在中国的大城市,自行车曾是重要的交通工具。但如今,自行车的地位大大下降,比如,出行者要通过网络查询路线,在中文Google 地图上,可查询公交、汽车和步行方案,但没有自行车路线可查;而百度、高德等地图,同样没有为自行车导航的功能。

不过,某些国外的Google地图,就提供了这样的服务,能使骑行者以最便捷的路径到达目的地。又如,加拿大的温哥华自行车出行导航网不仅给出路线长度、耗时,还提供二氧化氮污染指数、道路坡度等相关信息,骑行者可根据需求,规划污染最小或骑行最省力的线路。可惜,该网站因缺乏基金维持已于今年10月31日关闭。

随着全球对骑行的提倡,我们也在思考,什么样的骑行环境是好的?怎样为上海的骑行者提供最优的骑行路径?

国外Google地图的骑行路径规划功能

研究方法

我们的研究运用叙述性偏好法,对骑行者进行虚拟路径选择调查,应用离散选择模型,量化骑行环境各要素对路径评价的影响程度,以此为基础,探讨评价和改善上海骑行环境的方法。

要评价一个路段对骑行者的友好程度,先得确定影响人们感受骑行环境的要素,建立评价模型。

我们在预调查中,以小规模问卷的方式,向骑行者了解影响感知骑行环境的要素。最终,我们选取了10个人们最关心且城市规划能有所作为的要素,包括:骑行时间、机动车车流量、自行车道类型、机非隔离方式、机动车路边停车、自行车道宽度、沿途红绿灯数量、道路绿化、沿途自然景观、街道景观。

接下来的关键问题,就是如何将这些要素进行整合,得到一个综合指标。

我们采用路径选择行为调查法,该方法基于“叙述性偏好法”,让受访者在虚拟的情景中做选择,再应用离散选择模型,来估计人们的骑行环境偏好。

通过科学的实验设计,我们得出一些虚拟骑行路径。首先对这10个要素定义水平,数量从两个到三个不等。例如,对机动车流量,水平1代表流量小,水平2代表流量适中,水平3代表流量大。每一要素的每个水平相组合,就能产生一种虚拟骑行路径。可以想象,所有这些要素水平相组合,可产生非常庞大的虚拟路径,这将使调查实施非常困难。但经过实验设计后,就可精简到少量具有代表性的骑行路径。

自行车出行环境影响要素及其水平

将这些虚拟骑行路径两两配对,即构成选择情景。被访者需要在两条路径中选择一条较好的,若都不满意,也可都不选。

我们设定了通勤和休闲两种情形,让被访者分别做出相应选择。这主要为了考察不同出行目的下,人们对骑行环境的关注是否有明显差异。例如,我们假设,在通勤目的下,人们对骑行时间的敏感性要高于休闲目的,而对环境舒适度的敏感性则相对较低。若假设成立,将对服务于不同目的出行的道路建设有指导作用。

除文字描述之外,我们还配以图片,通过更接近人们平时感官认知的方式,来方便被访者对题目的解读。

虚拟骑行路径选择调查问卷,配以更直观的图片

调查对象来自两个来源,一是网络问卷,二是实地调查。网络问卷的参与者主要是年轻人,因此必须通过实地调查,有针对性地询问中老年人,以平衡样本。调查还在进行中,目前已获得有效样本200多人,选择7400多次。

在获得路线选择数据之后,我们建立离散选择模型,以求得各要素的参数和效用函数。参数(或说权重)反映人们对骑行环境要素的重视程度;而效用函数就是我们需要的评价道路骑行环境综合优度的指标。

我们呈现的是阶段性成果,但已经令人满意,所有参数统计显著,整体预测准确率达50%。这一准确率是比较高的,因为在个人喜好等其他不可见因素的作用下,人们对骑行路径的选择结果差异很大。一个模型的概括能力有限。今后我们将尝试采用更加复杂贴切的模型来提高解释能力。

解读要素参数,我们进一步发现,骑行者最关注自行车车道类型,且重视程度远高于其他要素。在车道类型的三个水平中,“与骑车、助动车混行”被默认设定为0效用。所以,在这一结果中,自行车专用道的参数越大,说明相对于机非混行,专用道带来的效用越大;同理,与助动车混行车道的效用也高于机非混行,但参数值略低于自行车专用道,说明自行车专用道是人们最偏爱的。这种相对关系的研读,对判断研究假设、实验设计质量和模型的适用性非常重要。目前的结果显示我们模型的合理性,因为要素水平参数的相对关系均符合我们的假设和一般的定性认知。再拿机非隔离设施这一要素举例,采用绿化隔离带的环境效用最高,栏杆隔离效用其次,划线隔离效用再次,而无隔离措施的效用最低(默认0)。

调查对象对骑行环境要素的权重选择

上海城区哪些地方最适合骑车?

上海中心城区(外环线内)所有路段共11875条,要全部走一遍难度太大。我们利用腾讯街景地图,以实景照片判断路段属性。这其中肯定与实际有差异,但这是目前我们能做到的最好方法。

我们给每条路段设置ID(辨识号),先判断是否可供自行车骑行,将可骑行路段的环境要素归类,类别与实验设计中的要素水平完全一致,以此把各路段的属性输入到数据库中,全部实现数字化。

利用腾讯街景图,进行路段属性的数字化

在这些数据之上,我们初步做了一些探索性分析,来反映上海中心城区骑行环境的基本状况。统计下来,上海中心城区可骑行的道路,占所有路段的81.4%,这个比例不错,远高于西方以小汽车为导向的城市。我国城市发展绿色交通有很好的基础设施条件,应珍惜并加以充分利用。

从街道层面看,上海中心城区可骑行道路比例最低的地区,位于原南市区城隍庙附近,比例介于50%-60%;而与其一江之隔的陆家嘴金融贸易区的比例也不高,在60%-70%之间。比例相对高的街道主要分布在虹口区、长宁区、徐汇区、原卢湾区、杨浦区北部,以及浦东新区环绕陆家嘴的广阔地带。

上海中心城区可骑行道路

各街道的可骑行道路比例

老城区:可骑行道路密,但安全性差

模型分析的结果揭示了,车道类型是人们最重视的环境要素。从上海中心城区整体看,自行车与助动车混行的道路总长为2083.7公里,占所有可骑行道路的59.6%;机非混行道路的总长为1413.6公里,占40.4%。目前上海中心城区没有专用的自行车道,自行车和助动车同视为非机动车,共享非机动车道。但实际上,助动车的行驶速度往往远高于自行车,穿梭在自行车流之间,给自行车骑行者带来很大困扰。

其实,即便在国外自行车出行发达的城市,例如阿姆斯特丹,自行车道同样允许助动车通行,只是那里的助动车使用量很低,相比上海几乎可忽略。但即便如此,阿姆斯特丹还是设置了自行车专用道路或区域,比如,在城市近郊休闲区一旦发现助动车行驶,车主就要被开罚单。

从各行政区来看,助混比例最高的地区,是嘉定区位于中心城区的部分,达到80.4%;而比例最低的黄浦区为35.9%,黄浦区同位列倒数第二(41%)的静安区一样,都是老城区。所以,老城区自行车出行的安全性相对差。

不过,老城区可骑行道路的密度相对较高:最高的黄浦区达到每平方公里13.2公里长,位列第二梯队的静安区、原卢湾区及虹口区,每平方公里超过9公里。这就意味着,住在老城区里居民的自行车出行会更方便一些。

这种矛盾,似乎让出行者难以权衡,这也正是我们得到的骑行环境综合评价模型能发挥功用的地方。

各区自行车道类型的比列

各区不同类型自行车道的密度

外围地区综合评价高的路段更多,连接性不够

根据效用函数,可得到上海中心城区各路段的骑行环境的综合评价指数。我们将其划分为三个等级,综合评价为高的占13.6%,评价为中的占70.8%,评价为低的占15.6%。

上海中心城区可骑行道路环境综合评价

将评价为高的路段单独拿出来,可以发现,外围地区多于核心地区,其分布非常分散且不连续。

对骑行环境设计和自行车出行路线优化,最重要的一个指标,是道路的连接度,即可骑行道路相互贯通的程度:连接度越高,骑行的可达性也越高。在我们的研究里,用的是Gamma指标,数值介于0到1之间。例如当Gamma=0.8,我们可以说,这片区域内80%的道路是连接在一起的。

综合评价为高的路段分布

在具有一定规模的街道中,综合评价为高的路段比例超过50%的只有两个,分别是杨浦区的新江湾城街道(65%)和浦东的罗山街道(56%),而它们的连接度分别仅为30%和36%。

尽管综合评价为中的路段在中心城区占大多数,但它们的连接度同样堪忧,最高的街道也只达到40%左右,且数量极少;剩下的街道中,大约有一半的连接度介于30%-40%,另一半介于20%-30%。

各街道综合评价为中的路段的连接度

综合评价为低的路段比例高于中心城区平均水平的街道,在黄浦江西岸分布比较集中,包括城隍庙地区、南京东路外滩地区、北外滩地区、原杨树浦工业区、中原地区以及吴淞地区。在黄浦区、静安区、长宁区、虹口区也均有若干斑块,而普陀大场地区的面积最大。

各街道综合评价为低的路段比例

由此,我们可以采取同样的方法,获得综合最优的骑行路径,只不过将优化目标从“路径最短”改变为“路径最佳”。例如,以同济大学为起点,杨浦区新江湾城北端为终点,得到的推荐路线为四平路 国顺路 政化路 国定路 政民路 淞沪路 殷行路 江湾城路。同理,可以得到绿化最好、安全最佳等以各要素为优化对象的推荐路径。

不同标准的最佳骑行路径推荐

以上地图分析和数据研究为骑行爱好者调查得出。

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